Logistic迴歸，優化求解
Logistic迴歸的目標函數 Logistic迴歸的損失函數採用Logistic損失/交叉熵損失： 其中y爲真值，μ(x)爲預測值爲1的概率。 同其他機器學習模型一樣，Logistic迴歸的目標函數也包括兩項： 訓練集上的損失和+正則項 同迴歸任務，正則項R(w)可爲L1正則，L2正則，L1正則+L2正則。 目標函數的最優解 給定正則參數（超參數）λ的情況下，目標函數最優解： 最優解的必要條
相關文章
- 1. 理解 logistic 迴歸
- 2. Logistic迴歸（Logistic Regression）
- 3. logistic迴歸與正則化
- 4. Logistic迴歸進化之FTRL
- 5. Logistic迴歸和Softmax迴歸理解
- 6. Logistic迴歸與Softmax迴歸
- 7. Logistic Regression (Logistic 迴歸) 的通俗解釋
- 8. Logistic迴歸
- 9. logistic迴歸
- 10. 七、Logistic迴歸
- 更多相關文章...
- • SEO - 搜索引擎優化 - 網站建設指南
- • MySQL的優勢（優點） - MySQL教程
- • 算法總結-回溯法
- • 算法總結-歸併排序
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. Window下Ribbit MQ安裝
- 2. Linux下Redis安裝及集羣搭建
- 3. shiny搭建網站填坑戰略
- 4. Mysql8.0.22安裝與配置詳細教程
- 5. Hadoop安裝及配置
- 6. Python爬蟲初學筆記
- 7. 部署LVS-Keepalived高可用集羣
- 8. keepalived+mysql高可用集羣
- 9. jenkins 公鑰配置
- 10. HA實用詳解
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
